Para uma página ser encontrada no Google, é preciso implementar boas práticas de SEO on page e off page. Ambas as estratégias tendem a trazer resultados de médio e longo prazo, visto que os robôs de busca precisam entender ao longo do tempo que aquele conteúdo é, de fato, relevante para os usuários.
Neste artigo, vamos falar sobre o SEO on page e alguns dos seus principais conceitos relacionados. Você entenderá como cada um desses elementos atua na otimização das páginas web para que sejam bem classificadas nos resultados de pesquisa do Google. Boa leitura!
O que é SEO on page?
O SEO on page é o conjunto de técnicas que são empregadas internamente nas páginas de um site ou blog. Quando um texto possui um hiperlink para outro conteúdo, por exemplo, isso tem a intenção de fazer os visitantes ficarem um tempo maior na página, de modo a se nutrir de informações e serem guiados ao longo da jornada de compra.
URL
A URL é o link que as pessoas colocam na barra de endereços do navegador. Como boa prática de SEO on page, recomenda-se que ele seja sucinto e tenha relação com o conteúdo daquela página web. Se ali houver um texto sobre Business Intelligence, por exemplo, o ideal é que a URL tenha o seguinte formato: https://nome do blog/conteúdo/business-intelligence.
Title tag
Sabe aquele título que aparece em azul nos resultados do Google? Pois bem! Este é o title tag, e deve ser muito bem elaborado para que possa induzir as pessoas a clicar e conferir aquele conteúdo. Ser conciso é fundamental nesse sentido, pois como há uma limitação de caracteres, é preciso colocar a ideia central do site no blog no texto do title tag.
Palavra-chave
A palavra-chave é o termo que as pessoas digitam no Google. É por meio dela que os robôs (também conhecidos por googlebots) de busca fazem a seleção dos conteúdos, muitas vezes em menos de um segundo. Vale destacar que ela deve ser inserida na URL, no title tag, além de ser explorada ao longo de um texto, de forma natural, especialmente no início, nos intertítulos e no final do conteúdo.
Meta description
A meta description é aquele texto que fica embaixo do title tag nos resultados do Google. Assim como este, deve ser elaborado com limite de caracteres, explorando a palavra-chave e sendo o mais persuasivo possível, pois deve convencer as pessoas a clicar no resultado e acessar o conteúdo.
Como diferenciar SEO on page e SEO off page?
Embora sejam estratégias que juntas promovem o SEO de um site ou blog, existem diferenças significativas entre elas. Enquanto o SEO on page otimiza páginas internas por meio de links, o SEO off page consiste em todas as práticas externas de otimização. Um exemplo disso é quando um ou mais links da página direcionam o leitor para outro lugar, muitas vezes com uma audiência maior. Este, inclusive, é um fator que o Google considera bastante na hora de ranquear um resultado de uma busca na Internet.
Porque o SEO on page é tão importante e como fazê-lo na prática?
Sem SEO on page, o conteúdo de uma página web terá grandes chances de não aparecer para as pessoas, implicando, por exemplo, em menos vendas e alcance limitado da marca. O primeiro passo para implementá-lo é saber quais os clientes que o blog e o site da empresa desejam atingir.
Em seguida, os conteúdos devem ser elaborados com base nesse consumidor, explorando a palavra-chave no texto, no title tag, na URL e na meta description. Vale destacar também que os conteúdos precisam de atualização periódica, pois dessa forma, aumentam as chances de serem bem ranqueados pelos motores de busca do Google.
O SEO on page consiste em otimizar internamente uma página web. O uso da palavra-chave é crucial, no sentido de fazer os robôs do Google darem relevância àquele conteúdo e ranqueá-lo bem nos mecanismos de busca. Convém enfatizar também que o SEO on page e off page tendem a trazer resultados de tráfego orgânico no médio e longo prazo.
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Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.
Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.
Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.
Materia muito interessante
Obrigada pelo artigo 🙂 Acho que eu tenho uma equipe que pode obter cada sucesso 🙂 Mas sem kanbantool.com, nao conseguimos arranjar e controlar todas tarefas. Ferramentas digitais podem ajudar bastante – tal como manager ou teamledaer, mas mais suave 🙂 Eu planejo o dia do trabalho com kanban e todas tarefas sao cumpridas. Eu sei que nao cada um gosta trabalhar assim, mas comigo funciona 🙂
Parabéns por trazer a CRISP-DM de volta ao tablado. O “produtocentrismo” que assola o mercardo de BI pressiona os players a comprar o último brinquedo, a seguir a última moda, quando quase tudo que tem algum uso prático já existe há décadas – como o CRISP-DM
Seria legal um artigo um artigo comparando-o com SEMMA. Pode ser muito interessante para quem entrou na área há menos de 20 anos.
Gostaria de entender se a utilização da Big data nas empresas gera algum tipo de desvantagem nas pessoas que lá trabalham ?
Sobre o comentário do João Kechichian, concordo em relação às empresas não terem claro o que querem, e concordo com o Leandro sobre a abordagem de “Qual o seu problema” para dar as sugestões.
Mas vale ressaltar que as empresas não conseguem identificar o que querem por não terem claro um Planejamento Estratégico e objetivos bem descritos. Isso facilita muito perceber quais indicadores serão necessários acompanhar para atingir os resultados esperados.
Bom dia,
Há muita diferença das versões do livro The Data Warehouse Toolkit?
Vejo que ele esta na 3 edição.
Posso comprar apenas a 3 ou devo comprar todas?
Oi Marcos!
Há algumas atualizações com conceitos mais atuais. Não precisa comprar todas as edições não, apenas a 3a já cobre tudo que precisa.
Sim e não. A maior diferença é entre a primeira edição e as restantes. Da segunda edição em diante, quando a Margy Ross assumiu o livro, é tudo mais ou menos o mesmo.
A primeira edição, que por acaso chegou a ser publicada em português, é a melhor, na minha opinião. Ela é mais concreta, menor e mais focada. Se conseguir achá-la, compre. Vale ouro.
eu precisava para compor você uma pouco de note ajudar diga obrigado again com o extraordinário conselhos você compartilhado nesta página . Foi certamente maravilhosamente generoso com você dando abertamente tudo o que muitas pessoas {poderiam ter | poderiam possivelmente ter | poderiam ter | teriam | distribuído para um ebook para gerar alguma massa para eles mesmos , especialmente considerando que you poderia ter tried it se você nunca desejado . Those estratégias também agido como outras pessoas tenha semelhante desire como my own entender bom negócio mais relacionado este assunto . Eu tenho certeza há alguns mais agradáveis ocasiões ahead para pessoas que ver seu site
[…] de BI — Business Intelligence ou, traduzindo, Inteligência Empresarial — é justamente o diferencial que uma empresa precisa para tratar dados gerados por vários meios. Veja alguns contextos que podem servir de […]
[…] para aumentar seu lucro ou diminuir seus custos operacionais. Esse é o conceito básico de Business Intelligence utilizado como diferencial […]
Olá Leandro.
Acredito que o potencial da área de Business Intelligence dentro das empresas pode ser maior do que se imagina hoje.
Trabalho com consultoria de B.I. para agencias e empresas, e enfrentamos diariamente dois grandes problemas.
1- Padronização dos dados: Como utilizamos muitas fontes de dados, todo o processo, desde o que a implementação, até a parte operacional, precisa ser muito bem estruturada. Sem o padrão das informações perde-se muito tempo com “correção”, sendo que “tempo” não é o que temos para identificar um padrão, pois no dia seguinte ele pode mudar se não o tratarmos.
2- Pessoas que não sabem o que querem: Corporações não sabem o que querem, logo querem tudo. O problema é que sabemos que não tudo não é necessário, se consegue identificar padrões e otimizações com metade do volume. Sendo assim o processo de otimização passa a ser inteligente para ser operacional.
O futuro da área esta encaminhando para segmentações e clusterizações dinâmicas para analise de Big Data, mas se o processo de todos envolvidos precisa ser muito bem desenhado e a área de B.I. precisa ter este knowhow também.
Obrigado e muito bom seus artigos.
Oi João, obrigado pelo seu comentário! Concordo com você!
Realmente, a padronização dos dados é o ponto mais sensível mesmo. Aqui estimamos em torno de 60% a 70% do tempo em um projeto de BI apenas para esta parte.
Sobre as pessoas não saberem o que querem, aqui vemos como uma certa vantagem. Muitas vezes não é nem exatamente não saber o que querem, mas não saberem o que é possível fazer. Com isso, parte do nosso trabalho aqui é exatamente entender do que o cliente sofre aí então sugerir algumas coisas. Tentamos não ir para uma abordagem de “o que você quer” mas sim de “quais são seus problemas”.
Isso me deu até a ideia de criar um post focado nisso, vou deixar anotado para o futuro!
Existe uma técnica chamada Árvore de Realidade Presente, da Teoria das Restrições, que lida justamente com essa barafunda de problemas e entendimentos. Eu experimentei a mesma frustração que você, João, e decidi resolver esse problema. A imagem https://geekbi.files.wordpress.com/2020/10/bi_toc-crt-x.png é um resumo do que eu tenho até agora.
Adoraria uma contribuição. “O cliente não sabe o que quer” já está lá. “Dados são sujos” e “Dados são bagunçados” me parecem boas adições.
O que você acha? E você, Leandro?